如何确定研究对象选择研究对象是教育研究设计的重要一环。

绝大多数研究课题的对象总体比较大，要将课题规定的所有对象都拿来进行研究往往是难以做到的，也没有必要，这时需要选择研究对象，需要抽样。

♦抽样（Sampling）就是从一个总体（population）中抽取部分具有代表性的个体作为样本（sample），然后用这一样本的结果去推断总体。

抽样的作用抽样是以概率论为理论基础。

抽样的作用是为了合理地减少研究对象，即可以节约人力、物力、时间，又可使研究力量相对集中，使研究工作深入、细致，从而提高研究的准确性和可靠性。

抽样的基本要求♦确定总体范围♦首先要明确规定抽样的总体范围。

一般来说，研究课题和研究目的决定了总体的范围。

如果总体范围不很清楚，在抽样前应对总体下操作性定义，做出明确的规定。

否则，会对抽取样本和研究结果的推断造成麻烦。

♦抽样的随机化♦抽样要尽可能做到随机（random）。

随机是指总体中的每个个体被选入样本的概率（probability）不为零。

也就是说，总体中的每一个个体入选的机会均等。

抽签、摇奖就是根据抽样的随机化原理设计的。

抽样必须是随机的，这样可避免研究者的主观倾向或人为因素造成的抽样偏差（sampling bias）♦样本的代表性♦样本应具备总体的性质或特征，样本能在较大程度上代表总体。

样本研究的关键在于抽样和推论，抽样是推论的先决条件，样本的代表性会影响研究结论的可靠性和研究结论的推断程度。

代表性越高的样本，其研究结果的普遍性就越大；反之，如果样本没有代表性往往会导致研究的失败。

♦合理的样本容量♦样本容量指抽取样本的具体数量。

样本数量的多少，是研究设计中必须慎重考虑的一环，也是比较困难的一件事。

它既要符合研究目的、内容，满足教育统计的要求，又要考虑抽样的可能性，并使误差减少到最低限度。

样本容量大小取决的因素研究的类型、范围；统计分析的精确程度；允许误差的大小总体的同质性；测量工具的可靠程度；研究的成本；分析的类别。

♦调查研究，样本数量最好不要少于100；全国性的调查，样本数量控制在1500—2500之间；地区性的调查，样本数量控制在500—1000之间；相关研究中，样本数量最好不少于50；实验研究中，每组样本数量最好不少于30；♦对于初学者，不妨先查看有关文献中的同类研究，别人的样本数量是多少，作为参照，再决定自己研究对象的样本数量。

♦从总体与样本数量的关系表中可以发现，样本数并不是与总体数量的增加而同步增加的。

当总体数量不断增加，样本数量的增长逐步减缓，在总体数量与样本数量曲线图上呈一条负加速的增长曲线。

♦由此可见，当总体大于10000，接近无限总体时，样本数量的增长微乎其微，在曲线图上几乎就是走平。

抽样的基本方法♦抽样的基本方法：♦概率抽样简单抽样等距抽样分层抽样整群抽样♦非概率抽样目的抽样完全抽样异质抽样同质抽样立意抽样随意抽样概率抽样（probability sampling ）♦研究总体中每个个体被抽取的概率是已知的，抽样方式是随机的。

概率抽样常用于定量研究或大规模的正式研究中。

简单抽样简单抽样总体中的每一个体都有被抽到的同等机会，可通过抽签、随机数字表或摇号机摇号等来实现抽样。

等距抽样♦总体中的所有个体按某一顺序排列编号，然后依固定的间隔抽取样本。

♦等距抽样使样本分配均衡，更具代表性，抽样误差较简单随机抽样小，操作也较简单，实际应用较广。

分层抽样♦将总体按某一标准分成若干层次或类别（子总体），然后以各层或各类在总体中所占比重，按比例随机抽取样本。

♦分层抽样确保每层子总体都被包容在抽样范围内，避免了某一子总体出现“超载”现象或出现意外样本。

整群抽样♦从较大的群总体中，以自然群体（学校、班级等）为单位，随机抽取样本。

整群抽样与其他抽样方式的区别在于：它抽取样本的单位是群体，不是个体。

♦采用整群抽样比较方便，也切实可行。

这种抽样不会因研究而打乱原有的班级，能兼顾到常规的教学秩序，不会影响师生之间的配合。

整群抽样可以节省取样在人力、物力上的费用，最适合于总体范围大，抽样数量多的研究。

但是整群抽样所获得的样本分布可能不均匀，群体间可能会存在差异，在一定程度上会影响样本的代表性。

非概率抽样♦每个研究对象被抽取的概率是未知的，抽样方式不是随机的，样本通常是按研究目的而选择的。

非概率抽样常用于定性研究或小范围的非正式的研究中。

目的抽样♦在研究情境不能运用随机抽样时，为达到研究目的而选择样本的抽样方法。

目的抽样并非是随意的，样本的选择是以实现确定的目的、准则为依据的。

完全抽样♦样本数量和总体数量完全一致。

这是抽样的特例，通常在总体数量极少的情况下适用。

例如，某校有8位因学业成绩特别差而留级的学生，研究者就将这8位学生全部作为样本进行研究。

异质抽样♦取某些特征完全不同的、差异最大的个体为样本，目的是为了获得两类信息：一是不同个体之间的区别和差异；二是不同个体之间的共同之处。

同质抽样♦选择具有典型意义的、特征相近的个体为样本。

与异质抽样相比，同质抽样走的是中间道路。

例如，在一项研究中，既不选最好的学校，也不选最差的学校，而是选择中等程度的学校。

这些学校的特征具有典型性和相似性，能代表大多数的普通学校。

立意抽样♦研究者根据自己确定的标准，凭自己的经验和主观判断来决定所需样本。

立意抽样注重样本质的方面，能针对性地研究某些问题，经济实用，但抽样的主观性较强。

随意抽样♦指按研究者的需要和方便，利用现有的机会对偶然遇到的对象进行抽样。

如何拟定研究计划♦研究计划的作用♦⑴研究内容的细化⑵课题申报的形式⑶研究行动的指南⑷评价检查的依据研究计划的基本内容研究课题的申报如何进行研究设计如何界定研究问题确定研究变量♦变量（variable）指在质或量上可以变化的概念或属性，是随条件变化而变化的因素或因个体不同而有差异的因素。

研究变量则是研究者感兴趣的，所要研究与测量的，随条件变化而变化的因素。

具体地说，变量就是会变化的、有差异的因素。

♦在教育研究中，最重要的，应用最广泛的变量的分类是将变量分为三种类型：♦自变量――如何操纵自变量♦因变量――如何测量因变量，特点是敏感性，客观性，稳定性和经济性。

♦无关变量――如何控制无关变量♦研究的目的是探讨自变量与因变量的对应关研究的焦点集中在因变量的测定上。

自变量和无关变量都可能成为产生因变量效果的原因，当自变量和无关变量混淆在一起时，我们难以判断自变量与因变量的一一对应关系。

为了获得准确的测定结果，必须对无关变量进行有效的控制，尽可能排除无关变量对因变量测定的影响，无关变量会影响因变量的测定结果，需要加以控制。

推断变量之间是否存在因果关系♦⑴具有共变关系。

即自变量和因变量要共同变化，自变量变化了，因变量也要随之而变化⑵具有时间顺序关系，即自变量的变化必须发生在因变量变化之前，因变量的变化取决于自变量的变化⑶对无关变量的控制，即排除无关因素对自变量和因变量对应关系的影响，使自变量和因变量的关系“凸现”、“纯化”♦自变量（independent variable）又称刺激变量。

是引起或产生变化的原因，是研究者操纵的假定的原因变量。

当两个变量存在某种联系，其中一个变量对另一个变量具有影响作用，我们称那个具有影响作用的变量为自变量。

自变量的变化水平完全取决于研究者的操纵与设计。

例如，研究学生智力与学业成绩的关系，学生“智力”的高低影响“学业成绩”，那么“智力”就是该项研究的自变量，是研究者要操纵的原因变量。

♦自变量是研究者主动操纵、直接控制的变量。

自变量的变化完全取决于研究者。

按自变量的性质，可分为刺激变量（stimulus variable）和机体变量（organic variable）两类：♦刺激变量指促使个体产生反映的一切事物。

可以是来自外部环境的能量变化，也可以是来自个体内部的生理变化。

如果自变量属于刺激类的变量，那么研究者就能直接操纵这个变量，改变他的数量或强度。

♦大多数研究的自变量属于刺激类自变量。

对研究变量的操纵往往涉及次数、强度、方式、程序、介入时间、延续时间等。

♦机体变量指个体的生理特征，如个体的性别、年龄、身高、体重、血型、体形等，也包括个体的心理特征，如智力、学历、性格等。

当自变量属于机体变量时（如年龄、性别、性格等），由于研究者无法改变个体独有的生理心理特征，因此无法直接操纵机体变量，只能采取选择的手段来控制自变量。

♦因变量（dependent variable）又称反应变量，也称依变量。

是受自变量变化影响的变量，是自变量作用于被试后产生的效应，是研究者要测定的假定的结果变量。

因变量的变化不受研究者的控制，他的变化是由自变量的变化所产生。

当两个变量存在某种联系，其中一个变量对另一个变量具有影响作用，我们称那个被影响的变量为因变量。

在一项研究中自变量好比是原因，因变量好比是结果。

♦因变量涉及研究的最终结果，因此如何选择最佳的因变量以及如何精确地测量它的变化成了研究者最为关心的问题。

一般，因变量的测定同因变量本身的复杂程度有关；同研究要达到的精确程度有关；同现有的测量工具、测量手段有关；同研究的定性定量水平有关。

♦因变量的一个重要特征是它可以通过直接或间接的方式被观察、被测量，并且可以转化为数据形式。

如，测验分数、考试成绩、评定等级、反映时间、答题正误的百分比等。

因变量的测量指标♦敏感性；客观性；稳定性；经济性在选择因变量时要注意：♦1、尽可能采用直接测量。

2、采用权威的测量工具。

3、测量指标的合适性。

♦无关变量（extraneous variables）有时也称控制变量。

是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者操纵的自变量和需要测定的因变量之外的一切变量，是研究者不想研究，但会影响研究进程的，需要加以控制的变量。

♦例如，研究两种不同的教学方法对学生学业成绩的影响，在这里“教学方法”是自变量，“学业成绩”是因变量，除此以外其它各种因素都是无关变量。

无关变量在这项研究中，可能会有教学时间、教学环境、学生的智力、原有的知识基础、家教辅导等等各种因素，这些因素会干扰自变量和因变量的对应关系。

当这些因素与自变量——教学方法的作用混杂在一起时，往往导致人们难以确定两种教学方法效果的优劣，无法判断最终的研究结果（因变量）是来自教学方法（自变量），还是来自教学时间、教学环境、学生的智力、原有的知识基础、家教辅导等等其他各种因素（无关变量）。

如果研究者能有效的控制这些无关变量，研究结果就会比较明确可靠。

控制无关变量的方法♦消除；恒定；均衡；抵消；随机；盲法定义研究变量♦所谓“主要变量”是指与研究目的直接有关联的变量。

通常研究的主要变量大都在研究标题中显示。

♦小学生一日学习时间的调查家庭社会经济地位与学生学业成就的相关研究小学语文创造性教学对学生写作能力的影响研究♦教师对新教材认同情况的调查研究上海市小学五年级语文识字量调查(描述性研究)♦上海市小学生识字量与语文学业成绩的相关研究学习时间与学习内容的关系研究学生记忆力与学业成绩的关系研究♦(因果性研究)给变量下定义的方法♦先提示抽象性定义，然后再作操作性定义♦操作性定义（operational definition）是根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量的含义，即从具体的行为、特征、指标上对变量的操作进行描述，将抽象的概念转换成可观测、可检验的项目。